Mehr aus Geschäftsdaten machen

Das Data Governance Institute (DGI) definiert Data Governance als "ein System von Entscheidungsrechten und Verantwortlichkeiten für alle informationsbezogenen Prozesse, durchgeführt auf Basis anerkannter Modelle. Darin ist festgelegt, welche Personen, zu welchem Zeitpunkt, unter welchen Bedingungen, welche Aktionen mit welchen Informationen durchführen dürfen."

Steve LaValle, Autor der IBM-Studie "Breaking away with Business Analytics and Optimization", fordert im Rahmen von Data Governance eine unternehmensweit eindeutige und einheitliche Definition von Begriffen für alle Anwendergruppen. In der Praxis ist das meist nicht der Fall. Während die Finanzabteilung unter dem Begriff "Kunden" laufende Verträge versteht, meint das Marketing damit jede Person, mit der sie jemals ein Geschäft gemacht hat. Für den Vertrieb wiederum sind Kunden Geschäftschancen, bei denen er auf die Angebotsannahme wartet.

Ohne Data Governance keine Datenqualität

Die Beispiele zeigen es: Richtlinien zur Datenhaltung vereinen unterschiedliche Disziplinen wie Datendefinition, Datenintegration, Datenqualität oder Stammdaten-Management unter einem Dach. Es verwundert daher kaum, dass Data-Governance-Projekte oft mit MDM-Initiativen verknüpft sind, die wiederum durch Business-Intelligence-Vorhaben initiiert werden. In diese logische Reihenfolge stellen die Analysten des Business Application Research Center (BARC) die Data-Governance-Pläne von Unternehmen - sofern es diese überhaupt gibt.

Denn besonders weit scheint es damit nicht her zu sein, wie eine BARC-Umfrage unter mehr als 110 deutschen SAP-Anwenderunternehmen herausfand. Wegen schlechter Datenqualität leiden 72 Prozent der befragten Firmen unter sinkender Kundenzufriedenheit. 53 Prozent klagen über steigende Kosten, 63 Prozent über unzufriedene Mitarbeiter.

Trotz dieser eindeutigen Warnsignale verzichten 91 Prozent der Befragten bislang auf die Etablierung von Data-Governance-Programmen um eine durchgängig hohe Datenqualität in ihren SAP-Anwendungen zu gewährleisten. So lautet das ernüchternde Fazit der Studienautoren. Die Folgen: In den IT-Systemen lagern inkonsistente und unvollständige Informationen, was wiederum die Genauigkeit von BI-Analysen beeinträchtigt. Knapp die Hälfte der Studienteilnehmer gab an, dass es keine Aktivitäten in Richtung Data Governance gibt. Falls doch Maßnahmen zur Verbesserung der Qualität von Stammdaten und Bewegungsdaten ergriffen werden, bleiben diese meist Stückwerk.